视频插值

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MATLAB牛顿插值代码——正向和反向插值详解
这个存储库包含两个MATLAB程序,用于执行牛顿正向和反向插值。在数值分析课程中,我们被要求编写这两种方法的程序。我尝试过搜索现成的程序,但结果并不理想。因此,我决定自己动手编写代码,并分享在这里。程序经过测试,对于大多数问题能够给出正确答案,但仍可能存在错误或未完全测试的情况。这些程序仅供教育参考,请自行承担使用风险。
超越分段线性插值的平滑插值方法
光滑性的数学定义:若函数 (曲线) 具有连续的 k 阶导数,则称该曲线具有 k 阶光滑性。更高阶的光滑性意味着曲线更加平滑。 是否存在低次分段多项式实现高阶光滑性的方法?答案是肯定的,三次样条插值就是一个很好的例子。
基于GPU加速的定向图像/视频插值算法MATLAB代码详解
介绍了一种高度并行化的两阶段定向图像/视频插值算法,实现实时分辨率上变频。首先,算法通过利用四个对角邻居插入缺失像素,生成梅花形图像。随后,在第二阶段,进一步插值处理梅花形图像中的丢失像素。
matlab经典全集(包含插值原始代码)B样条插值示例
matlab经典全集(包含插值原始代码)B样条插值示例
Kriging插值Matlab程序
此代码展示了Kriging插值在Matlab中的应用。
MATLAB 插值方法合集
本源码合集提供基于 MATLAB 的五种插值方法: 线性插值 三次插值 三次样条插值 最邻近插值 分段三次 Hermite 插值 可用于解决多变量样本中的空值或零值插值问题。 插值思路:- 提取非空数据进行插值- 查找非空数据的行和列- 使用五种方法分别插值,结果赋值为 datanew1~5- 将插值结果替换到原始数据中- 判断插值结果是否为负
一维插值总结
一维插值是利用已知数据点构造函数,估算未知数据点的一种方法。在实际应用中广泛,例如图像重建、工程外观设计、数据分析等。 常见的插值方法包括: 拉格朗日插值:精度高但计算量大,受观测误差影响大。 分段线性插值:连续性低但收敛性好,计算量小。 三次样条插值:二阶导数连续,收敛性好,稳定性强。
Fortran编写的插值脚本双线性或样条插值工具
丹麦科技大学教授设计的插值工具,使用Fortran编写并提供.exe可执行文件,操作简便高效。英文说明:用于在地理或UTM坐标下从网格中插值数值。样条插值在以'nsp' x 'nsp'点窗口内进行,通常nsp值设为8以保证插值质量。
快速钙尖峰插值钙活性归一化和快速插值技术
该程序从钙成像数据的感兴趣区域提取荧光水平的平均值。在刺激前的基线水平用于将数据标准化为基线百分比,并使用基线Ca2+活性的标准偏差。通过固定刺激间隔的重复刺激,结合已知的扫描和采样时间,可以进行Ca2+尖峰的快速插值。数据格式为.txt文件,并可保存为.tif和.ai格式的图像,以及.xlsx表中的规范化值。程序将重复刺激后的数据进行叠加,并采用选择的插值方法对响应进行内插。
MATLAB代码降低线性插值的二次插值误差容限
MATLAB代码自述文件(reduce-linear-interp1)专注于降低一维数据集的大小,以满足MATLAB中线性插值(interp1)的特定绝对误差容限。安装并下载项目代码:运行此命令可自动将项目文件添加到MATLAB路径,并打开示例。简便的方法是将文件直接拖入MATLAB命令窗口。INSTALL_RLI1提供了一些示例打开RLI1_examples,展示了如何通过减少原始X和Y数据集的大小,在保持线性插值的同时满足指定的绝对误差容限。主要算法是递归的,利用局部性质的线性插值。使用仅由三个点组成的线性插值检查端点和最接近中点的间隔的准确性。如果绝对误差小于指定的容限,则认为间隔是令人满意的并保存点。否则,将间隔分为两半,并根据最接近中点再次应用算法,直到满足条件。这种方法可能不会选择最少的点数,但效率极高,适用于任何数据集。与其他类似的断点减少方法相比,在处理大型或高度不规则的数据集时,效果更佳。